2 - Administração da Produção e Operações - Riscos · 2016. 8. 28. · Administração da...

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Disciplina:AdministraçãodaProduçãoeOperaçõesRiscoseincertezas

Professor:MarcelinoVieiraLopes,Me.Eng.h=p://profmarcelino.webnode.com/blog/

AdministraçãodaProduçãoeOperações

Obje%voGeral:Propiciar ao estudante de Engenharia de Produção umavisão integrada das modernas técnicas de administraçãodossistemasproduHvos,debensedeserviços,facultandoembasamento teórico para subsidiá-lo no mundo dotrabalho.

AdministraçãodaProdu

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1.Introdução.1.1.OqueéAdministraçãodaProdução.1.2.HistóricodaAdministraçãodaProdução.1.3.OsSistemasdeProdução.1.4.ObjeHvosdaProdução.1.4.1.“AVozdoMercado”.

2.OProcessodeTomadadeDecisão.2.1.RiscoeIncerteza.2.1.1.DefiniçãodeRisco.2.1.2.CritériosparaaTomadadeDecisãosobRisco.

3.ProjetodoSistemadeProdução.3.1.PlanejamentodaCapacidade.3.2.LocalizaçãodeInstalações.3.3.ProjetodoProduto.3.4.ProjetoeMedidadoTrabalho.


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4.OperaçãodoSistemadeProdução.4.1.PrevisãodaDemanda.4.2.PlanejamentoAgregadodaProdução.4.3.AdministraçãodeProjetos.

5.ControledaProdução.5.1.ControledeEstoques.5.2.MaterialRequerimentoPlanning(MRP).5.3.ElementosdeGestãodaQualidade.5.4.ProduHvidade.

Programa(PlanodeEnsino)


BibliografiaBásica:Moreira, D., Administração da Produção e Operações. 5. ed. Editora São Paulo:Pioneira,2000.Davis,M.,Aquilano,N.eChaseR.FundamentosdaAdministraçãodaProdução.3ed.PortoAlegre:Bookman,2000.BibliografiaComplementar:Gaither,N.eFrazier,G.,AdministraçãodaProduçãoeOperações.8ed.SãoPaulo:Pioneira,2001.Slack,N.etalli.AdministraçãodaProdução.2.ed.SãoPaulo:Atlas,2002.MarHns,P.eLaugeni,F.,AdministraçãodaProdução.SãoPaulo:Saraiva,2000.Russomano, V., Planejamento e Controle da Produção. 6 ed. edição. São Paulo:Pioneira,2000.


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UNIDADE2OPROCESSODETOMADADEDECISÃO

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De/iniçãodeRisco² Umdosfatoresquepodemcomplicarumatomadadedecisãoracional é a incerteza. A maior parte das decisõesadministraHvas,sobretudoasmaisimportantes,sãotomadascom base em algum %po de previsão, o que, por si só, jácolocaofatorincertezanoprocessodedecisão.Mesmoqueoproblemanãoexijaalgumaprevisão,outrofatorcomplicadoréainsuficiênciadeinformações.

² Dessa forma, torna-se importante fazer uma avaliação dograude incertezaexistentenoprocessodedecisão, ou seja,procurarumaesHmaHvadoriscoenvolvido.

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De/iniçãodeRisco² Risco é definido como um grau esHmado deincerteza, com respeito à realização deresultadosfuturosdesejados.

² Assim,quantomaisamplaforafaixadevaloresprevisíveis para o retorno de um invesHmento,tanto maior será o grau de risco doinvesHmento.

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De/iniçãodeRisco² Porexemplo,vamosanalisarosinvesHmentosAeBdaTabelaaseguir.

² O inves%mento A dá um retorno de $ 1.000comprobabilidadedeocorrênciade100%.

² O inves%mento B, por outro lado, oferece omesmoretornomédiode$1.000,mas:² Há30%deprobabilidadedequeseja$800;² Há40%deprobabilidadedequeseja$1.000.² Há30%deprobabilidadedequeseja$1.200.

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De/iniçãodeRisco

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Investimento Retorno Probabilidade

A$1.000 100%

B

$800 30%

$1.000 40%

$1.200 30%

Qual o retorno médio esperado para A ou B?

$1.000

$1.000

De/iniçãodeRisco

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Investimento Retorno Probabilidade

A$1.000 100%

B

$800 30%

$1.000 40%

$1.200 30%

Qual opção você escolheria A ou B?

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De/iniçãodeRisco² Resumindo,oriscoéaprobabilidadedehavervariações nos resultados previstos, nãoimportandoseessasvariaçõessãoparamaisouparamenos.

² Élógicoqueoadministradorsepreocupamuitomais com a probabilidade das variações quepodem lhe trazer prejuízo ou frustrar umdeterminadoempreendimento.

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De/iniçãodeRisco² Aprobabilidadeéumamedidadeincerteza.² Assim,mesmoqueoproblemasejanovoparaoadministrador, ele sempre terá informações arespeito, que lhe dão uma certa sensibilidadeacercadaincertezadosfatoresenvolvidos.

² Comumpoucodeesforçodesensibilidade,elepode quan%ficar o grau de certeza (ouincerteza)quetemsobrecadafator.

² Com isso, estará definindo, em termosnuméricos, a probabilidade de ocorrência dofator,queeleacharazoável.

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De/iniçãodeRisco² O processo de atribuição de probabilidadessubjeHvaspodeserassimdetalhado:² Analisaroproblemadeformaaiden%ficarosfatoresque mais contribuem para a incerteza do resultadofinal;

² Para cada fator importante,es%mar os valoresmaisprováveisdeocorrerem;

² Atribuir probabilidades a estes valores, como grausdecertezadeocorrência;

² Procurarconferirosresultadosatribuídoscomoutraspessoasqueconhecemoproblema,deformaatentarobterumconsensosobreosgrausdecerteza.

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MétodosparaanálisedeRisco² Existem algunsmétodos quanHtaHvos para análisede risco ou de incerteza que são uHlizados pelosadministradoresnoprocessodepreparaçãodeumadecisão.Osprincipaissão:1.Exigirumperíododeretornodecapitalmenorparaprojetos de inves%mento mais arriscados. Assim,quantomaiororiscoassociadoaoinvesHmento,maisrapidamente o dinheiro aplicado no projeto deveretornaraosaplicadores;

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MétodosparaanálisedeRisco² Existem algunsmétodos quanHtaHvos para análisede risco ou de incerteza que são uHlizados pelosadministradoresnoprocessodepreparaçãodeumadecisão.Osprincipaissão:2.Aplicaçãodedeterminados critériosdedecisão sob

condiçõesdeincerteza,paraaescolhadaalternaHvaque forneça o maior retorno ou a menor perdaesperada;

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MétodosparaanálisedeRisco² Existem algunsmétodos quanHtaHvos para análisede risco ou de incerteza que são uHlizados pelosadministradoresnoprocessodepreparaçãodeumadecisão.Osprincipaissão:3. UHlização de uma taxa de desconto acrescida devalor correspondente ao risco do inves%mento, deforma que, quanto maior o risco do projeto, maiselevada a taxa uHlizada para cálculo do valorpresente.

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CritériosparaaTomadadeDecisãosobRisco

² Emalgunscasos,aatribuiçãodeprobabilidadessubjeHvas a eventos que condicionam osresultados de umproblema é uma tarefa dirciloumesmoimpraHcável.

² Nessas situações, tendo sido determinados osresultados possíveis, associados aos diversoseventos que poderão ocorrer, o administradorse vê diante de um problema de escolha dealternaHva que poderá dar bons resultados seocorrer um evento favorável, mas que poderá,casocontrário,resultaremfracasso.

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CritériosparaaTomadadeDecisãosobRisco

² Vamosmostrar,atravésdeumexemplo,algunscritérios que podem ajudar o tomador dedecisões a escolher determinada alternaHva,levando em conta o conjunto de eventospossíveis de ocorrerem e os resultadosesperados, associados aos eventos e àsalternaHvasdisponíveis.

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De/iniçãodoProblema

A Cia. ABXT-Produtos Eletrônicos Ltda. está considerando olançamentodeumprodutoetemquatroopçõesdemodelo(ST,LX, LS e GL), que diferem entre si pelo acabamento ecaracterísHcastécnicas.Oslucrosanuaisquecadamodelopodefornecersãodependentesdasescalasdeprodução,queporsuavez são funções dos contratos com revendedores efornecedores de peças e componentes. Os custos não variamuniformemente com as produções, pois a maioria doscomponentes são comprados de fornecedores diferentes.Podemos, assim, idenHficar quatro eventos que influenciamfundamentalmenteoslucros:

² Evento1:produçãode50.000unidadesporano;² Evento2:produçãode70.000unidadesporano;² Evento3:produçãode90.000unidadesporano;² Evento4:produçãode100.000unidadesporano.

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De/iniçãodoProblema.

² É importante observar que a companhia não deseja,nesteestágiodeanálisedoproblema,entraremcontatocom revendedores e fornecedores, para não criarexpectaHvas.

² Assim, deseja examinar o problema, em caráterpreliminar, formaaobterelementosparadiscuHr,maistarde,comosdemaisinteressados.

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De/iniçãodoProblema

•  Paracadaumdoseventos,oslucrosesperadosdecadamodelosãodadospelatabelaaseguir:

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Modelo Evento1 Evento2 Evento3 Evento4

ST 26 24 24 23

LX 27 28 22 20

LS 25 27 29 31

GL 26 26 26 26

Produção 50.000 70.000 90.000 100.000

CritérioMaximin(ouMinimax)

•  O critérioMaximin se baseia numa visão pessimistado problema. Supõeque escolhido um determinado modelo, ocorrerá o pior evento possível.Dessa forma o administrador deve examinar o lucro mínimo para cadaalternaHvaeescolheraquelaqueforneceomaior lucromínimo.Nocasoemquestão:

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ST 26 24 24 23

LX 27 28 22 20

LS 25 27 29 31

GL 26 26 26 26

Produção 50.000 70.000 90.000 100.000

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•  O critérioMaximin se baseia numa visão pessimistado problema. Supõeque escolhido um determinado modelo, ocorrerá o pior evento possível.Dessa forma o administrador deve examinar o lucro mínimo para cadaalternaHvaeescolheraquelaqueforneceomaior lucromínimo.Nocasoemquestão:

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ST 26 24 24 23

LX 27 28 22 20

LS 25 27 29 31

GL 26 26 26 26

Produção 50.000 70.000 90.000 100.000

LucroMínimo23202526


Adotandoessecritérioconservador,acompanhiadeverialançar o modelo GL, o qual maximiza os lucros queocorrerãonaspiorescondiçõespossíveis.

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ST 26 24 24 23

LX 27 28 22 20

LS 25 27 29 31

GL 26 26 26 26

Produção 50.000 70.000 90.000 100.000

LucroMínimo23202526

MaiorlucroMínimo.

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•  Poroutrolado,casoadecisãodevasertomadaemcimade custos, o critério adotado é análogo ao anterior, jáque deve procurar minimizar os custos máximos quepoderãoocorrer(principioMinimax).

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CritérioMaximax(ouMinimini)

•  O critério Maximax se baseia numa visão o%mista do problema.Supõeque, escolhidoumdeterminadomodelo, ocorreráomelhorresultado possível. Dessa forma, o administrador deve examinar olucromáximoparacadaalterna%vaeescolheraquelaqueforneceomaiorlucromáximo.Nocaso:

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ST 26 24 24 23

LX 27 28 22 20

LS 25 27 29 31

GL 26 26 26 26

Produção 50.000 70.000 90.000 100.000

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•  O critério Maximax se baseia numa visão o%mista do problema.Supõeque, escolhidoumdeterminadomodelo, ocorreráomelhorresultado possível. Dessa forma, o administrador deve examinar olucromáximoparacadaalterna%vaeescolheraquelaqueforneceomaiorlucromáximo.Nocaso:

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ST 26 24 24 23

LX 27 28 22 20

LS 25 27 29 31

GL 26 26 26 26

Produção 50.000 70.000 90.000 100.000

LucroMáximo26 28 31 26


Adotando esse critério oHmista, a companhia deverialançar o modelo LS, que maximiza os lucros, os quaispoderãoocorrersobasmelhorescondiçõespossíveis.

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Produção 50.000 70.000 90.000 100.000 MaiorlucroMáximo.


ST 26 24 24 23

LX 27 28 22 20

LS 25 27 29 31

GL 26 26 26 26

LucroMáximo26 28 31 26

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•  Poroutrolado,casoadecisãodevasertomadaemcimadecustos,ocritérioaseradotadoéanálogoaoanterior,procurando minimizar o custo mínimo para cadaalternaHva(critérioMinimin).

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CritériodeHurwicz

Este princípio admite que os administradores, de modogeral, não são extremamente pessimistas ou o%mistas,fornecendoumaregradedecisãoentreessesdoislimites.Sechamarmos:

ü ai:asalternaHvasdedecisão;ü cij:olucrodaalternaHvaicasoocorraoeventoj.

ParacadaalternaHvaécalculadooíndice:

H(ai)=v.(max(cij))+(1-v).(min(cij)) 30


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CritériodeHurwicz

Ocoeficientevéditocoeficientedeo%mismoerefleteaposição pessoal do tomador de decisões com relação àschancesdeocorrênciadebonsoumausresultadosparaasalternaHvas (opessimismoextremoédadopor v=0eooHmismoextremoporv=1).Noexemplo, temoso lucronosseguintescasos:

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Alterna%va Modelo O%mista Pessimista

a1 ST 26 23a2 LX 28 20a3 LS 31 25a4 GL 26 26

CritériodeHurwicz

Ocoeficientevéditocoeficientedeo%mismoerefleteaposição pessoal do tomador de decisões com relação àschancesdeocorrênciadebonsoumausresultadosparaasalternaHvas (opessimismoextremoédadopor v=0eooHmismoextremoporv=1).Noexemplo, temoso lucronosseguintescasos:o H(a1)=v.26+(1-v).23o H(a2)=v.28+(1-v).20o H(a3)=v.31+(1-v).25o H(a4)=v.26+(1-v).26

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CritériodeHurwicz

Parav=0,5osíndicessão:o H(a1)=0,5.26+(1–0,5).23=24,5o H(a2)=0,5.28+(1–0,5).20=24o H(a3)=0,5.31+(1–0,5).25=28o H(a4)=0,5.26+(1–0,5).26=26

•  Aescolhadeverecairnaalterna%vaa3(modeloLS),umavez que o critério a ser seguido é escolher aquelaalternaHvaquemaximizaovalordeH(ai).

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CritériodeHurwicz

Caso a decisão deva ser tomada tendo como base oscustos, o critérioHurwicz deve ser adaptado da seguinteforma:

•  H(ai)=v.(min(cij))+(1-v).(max(cij))

•  Nesse caso, a alternaHva a ser escolhida é a que dá omenorvalordeH(ai).

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CritériodeSavage

Esse critério procura determinar os arrependimentosmáximosquepoderãoocorrer,paracadaumdoseventos,quandoéfeitaumaescolha.Dessa forma, é determinada uma matr iz dearrependimentosquesãoasdiferençasentreoslucrosdecada alternaHva para o lucromáximo que pode ocorrerpara cada evento. Os elementos da matriz dearrependimentossãocalculadospor:

rij=max(cij)-cij

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CritériodeSavage(NossoExemplo)

•  ParacadaumdoseventosealternaHvas,oslucrosesperadosdecadamodelosãodadospelatabelaaseguir:

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Alterna%va Evento1 Evento2 Evento3 Evento4

a1(ST) 26 24 24 23

a2(LX) 27 28 22 20

a3(LS) 25 27 29 31

a4(GL) 26 26 26 26

Produção 50.000 70.000 90.000 100.000

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CritériodeSavage(NossoExemplo)

•  ParacadaumdoseventosealternaHvas,oslucrosesperadosdecadamodelosãodadospelatabelaaseguir:

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Alterna%va Evento1 Evento2 Evento3 Evento4

a1(ST) 26 24 24 23

a2(LX) 27 28 22 20

a3(LS) 25 27 29 31

a4(GL) 26 26 26 26

Produção 50.000 70.000 90.000 100.000

CritériodeSavage

Alterna%va Tipo Evento 1 Evento 2 Evento 3 Evento 4 Arrepen-dimentoMáximo

a1 ST 27-26= 1 28-24=4 29-24=5 31 -23=8 8

a2 LX 27-27=0 28-28=0 29-24=5 31-20= 11 11

a3 LS 27-25=2 28-27= 1 29-29=0 31 -31=0 2a4 GL 27-26= 1 28-26=2 29-26=3 31 -26=5 5

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Produção 50.000 70.000 90.000 100.000 Minimizaroarrependimento

Máximo.

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CritériodeSavage

•  Nocasodecustos,aadaptaçãoésimples,bastandomudarafórmulaanteriorpara:

ris=cij-min(cij)

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Comparaçãoentreosmétodos

•  Não há razão alguma para que cada um dos critériosmostrados anteriormente forneça a mesma solução. Aescolha do critério a ser adotado depende da pre-disposiçãodogerente.Noexemplo,osresultadosforam:

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Critério Modelo Maxmin GL Maxmax LS Hurwicz LS Savage LS

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Comparaçãoentreosmétodos

•  Paranossoproblema,omodeloLSpareceseromelhor,já que foi aprovado pelo maior número de critérios e,mesmo segundo o critério pelo qual foi reprovado, adiferençanolucrofoipequena.•  O grande valor desses critérios é que procuram tornarobjeHvoumprocessodedecisãoque,porsuanatureza,ésubjeHvo,emfacedasincertezas.

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ProblemaProposto1

AEmpresaSomos_É'cosconsideralançarnomercado5 novos produtos. No entanto, ele sabe que omercado impõem o preço de venda, devido a altaconcorrência do seguimento que atua. Sendo assim,elaqueescolheroprodutoaserlançadoquepossuaomenor custo.Os produtos quepoderão ser lançadosforam idenHficados como: A, B, C, D e E. Para aproduçãodestes5produtostem-se5eventos,quenaverdade, são as quanHdades que poderão serproduzidas.NaTabelaabaixopode-severoscustoserespecHvas quanHdades que serão produzidas porprodutoeevento.Considerev=0,5.

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ProblemaProposto1

•  Paracadaumdoseventos,oscustosesperadosdecadamodelosãodadospelatabelaaseguir:

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Produto Evento1 Evento2 Evento3 Evento4 Evento5

A 21 20 21 37 30

B 29 27 28 33 25

C 35 27 35 34 32

D 24 21 26 36 24

E 38 33 20 28 31

Produção 50.000 55.000 40.000 30.000 45000

ProblemaProposto1

Considerando os critérios aprendidos até agora,qual seria a suaescolhaemcadaumdeles.Qualseriaasuaescolhafina?Lembre-se:vocêdeveminimizaroscustos...

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Critério Modelo Minmax ?

MiniMin ?

Hurwicz ?

Savage ?

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ProblemaProposto2

•  Suponha que um vendedor de melões compre seuprodutonosábadoparavendanodomingo.AtualmenteelepagaR$200,00pelacaixademelãoerevendeaR$400,00acaixa.•  Para facilitar nosso entendimento sinteHzemos que asvendaspossíveissãoapenas50,100ou150caixasequeo feirante também compre nessas respecHvasquanHdades, não necessariamente a mesma da venda,pois não sabe qual será sua venda e sim asprobabilidadesdamesma.Parasimplificaresseexemplo,todos osmelões não vendidos terão perda total (nestecaso não há valor residual). Diante disso, dê a melhordecisãoatomarsobrisco? 45


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ProblemaProposto3

•  Suponhaqueumvendedordemelõescompreseuprodutonosábado para venda no domingo. Atualmente ele paga R$200,00pelacaixademelãoerevendeaR$400,00acaixa.

•  ParafacilitarnossoentendimentosinteHzemosqueasvendaspossíveis são apenas 50, 100ou150 caixas e queo feirantetambém compre nessas respecHvas quanHdades, nãonecessariamenteamesmadavenda,poisnãosabequalserásuavendaesimasprobabilidadesdamesma.Parasimplificaresse exemplo, todos os melões não vendidos terão perdatotal (neste caso não há valor residual). Em relação àdemanda supramencionada a incidência é de 35%, 45% e20%respec%vamente.

•  Diantedisso,dêamelhordecisãoatomarsobrisco? 46


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ProblemaProposto4

•  Umaempresadesejaconstruirumanova fábricaparaaprodução automóveis. Ao analisar o ambientemacroeconômicoelasedeparacom2cenários:CenárioFavoráveleCenárioDesfavorável. AssimelaesHmaquese construir uma grande fábrica, ela terá um retorno(lucro) de 200.000$ caso o cenário seja Favorável. Noentanto, se o cenário for desfavorável, ter-se-á umprejuízo de 180.000$. Por outro lado, se ela construirumapequenafábrica,elateráumlucrode10.000$,seocenário for favorável e um prejuízo de 20.000$, casocontrário.•  Diantedisso,dêamelhordecisãoatomarsobrisco? 47


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